基于MMNBP的手指静脉识别方法

• 作者: 付华 司南楠 李涛
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 手指静脉识别 近邻二值模式 多块均值 汉明距离
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)05-0045-04

摘要

针对传统的局部二值模式(LBP)手指静脉特征识别率不高的问题,提出基于多块均值近邻二值模式(MMNBP)的手指静脉识别方法.对LBP算法改进,提出基于近邻二值模式(NBP)的特征提取方法;将指静脉图像分块并取子块均值,对所有子块均值构成的图像采用NBP方法提取特征,从而形成MMNBP方法;利用汉明距离进行匹配.在国外和国内两个图库上与几种典型算法进行对比实验,结果表明,提出的方法可获得最低等误率分别为2.4611％ 和0.3137％,证明MMNBP方法能够进一步提高身份识别的鲁棒性,具有较好的稳定性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
2	李涛	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	26	205	6.0	14.0
3	司南楠		2	0	0.0	0.0